HALAMAN JUDUL - SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP DAN PROMETHEE (STUDI KASUS: PERGURUAN TINGGI XYZ) - ITS Repository

  HALAMAN JUDUL TUGAS AKHIR – KS14 1501

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN

PENERIMAAN BEASISWA BERBASIS WEB

DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP DAN

PROMETHEE (STUDI KASUS: PERGURUAN

TINGGI XYZ)

  YULIANA NRP 5211 100 041 Dosen Pembimbing Rully Agus Hendrawan, S.Kom, M.Eng JURUSAN SISTEM INFORMASI Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember

  FINAL PROJECT – KS14 1501

WEB-BASED DECISION SUPPORT SYSTEM FOR

DETERMINATION OF SCHOLARSHIP ADMISSION

USING AHP AND PROMETHEE METHOD (CASE

STUDY: XYZ UNIVERSITY)

  YULIANA NRP 5211 100 041 Supervisor Rully Agus Hendrawan, S.Kom, M.Eng DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS Faculty of Information Technology Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2016

KATA PENGANTAR

  Puji syukur kehadirat Allah SWT atas limpahan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis mendapatkan kelancaran dalam menyelesaikan laporan Tugas Akhir dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan

  

Beasiswa Berbasis Web dengan Mengugunakan Metode

AHP dan PROMETHEE (Studi Kasus: Perguruan Tinggi

  XYZ) ” yang disusun dalam rangka memenuhi salah satu

  syarat untuk memperoleh gelar sarjana pada Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

  Terima kasih untuk seluruh pihak yang telah membantu dalam penyusunan tugas akhir ini, diantarannya:  Ibu Mahesti Dwirini, selaku Kepala AAK yang telah memberikan kesempatan bagi penulis untuk melakukan penelitian di Perguruan Tinggi XYZ.

   Bapak Dr. Ir. Aris Tjahyanto, M.Kom., selaku Kepala Jurusan Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.  Bapak Tony Dwi Susanto, S.T., M.T., Ph.D selaku

  Ketua program Studi S1 Jurusan Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.  Bapak Rully Agus Hendrawan, S.Kom., M.Eng., selaku dosen pembimbing yang telah memberikan arahan, bimbingan, wawasan, dan dukungan dalam penyusunan tugas akhir ini.

   Ibu Wiwik Anggraeni S.Si., M.Kom. dan Bapak Faisal Mahananto S.Kom., M.Eng., Ph.D, selaku dosen penguji yang telah memberikan kritik dan masukan yang bersifat membangun untuk peningkatan kualitas tugas akhir ini.

  Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat permasalahan analisis multikriteria. Akhir kata, menyadari masih terdapat ketidak sempurnaan dalam pengerjaan tugas akhir ini, sehingga kritik dan saran membangun akan bermanfaat bagi penulis.

  Surabaya, Januari 2016 Penulis

  

DAFTAR ISI

   KATA PENGANTAR ............................................................ ix DAFTAR TABEL ................................................................ xvii

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

DAFTAR GAMBAR

  

  

   Gambar 3. 1 Metodologi Pengerjaan Tugas Akhir………….32

  

  

  

  

  

  

  

  

  

DAFTAR TABEL

  

  

  

  

  

  

  

1. BAB I PENDAHULUAN

  Pada bab ini, akan dijelaskan mengenai latar belakang masalah yang menyebabkan studi kasus ini diangkat menjadi tugas akhir, perumusan masalah pengerjaan tugas akhir, batasan masalah pengerjaan tugas akhir, tujuan pengerjaan tugas akhir, manfaat yang dapat diambil dari hasil tugas akhir, serta relevansi hasil tugas akhir terhadap bidang keilmuan jurusan dan laboratorium.

1.1 Latar Belakang

  Beasiswa merupakan suatu bentuk penghargaan terhadap siswa maupun mahasiswa selama menjalani pendidikan. Pemberian beasiswa ini diberikan oleh lembaga pendidikan maupun pihak luar kepada mereka yang berprestasi dan kurang mampu dalam menyelesaikan pendidikannya. Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti, atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya melalui pendidikan. Biaya tersebut diberikan kepada yang berhak menerima, terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa [1]. Peraturan pemerintah nomor 48 tahun 2008 tentang Pendanaan Pendidikan, Bagian Kelima, Pasal 27 ayat (1), menyebutkan bahwa pemerintah dan pemerintah daerah sesuai kewenangannya memberi bantuan biaya pendidikan atau beasiswa kepada peserta didik yang orang tua atau walinya tidak mampu membiayai pendidikannya. Pada Pasal 27 ayat (2), menyebutkan bahwa Pemerintah dan pemerintah daerah sesuai dengan kewenangannya dapat Pemberian beasiswa ditujukan kepada mehasiswa berprestasi dan kurang mampu untuk menjamin mutu pendidikan.

  Disetiap institusi ada suatu badan yang menangani beasiswa. Salah satunya Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan (AAK) Perguruan Tinggi XYZ yang mengelola program beasiswa tiap semesternya. Beasiswa didapatkan dari beberapa perusahaan maupun instansi pemerintah. Beasiswa dikelompokkan menjadi dua hal yaitu beasiswa yang dikelola pihak AAK dan penyelenggara besiswa itu sendiri. Dan ada beasiswa yang diberikan oleh Perguruan Tinggi XYZ ditangani langsung oleh Pembantu Ketua II Bidang Sumber Daya yaitu beasiswa Prestasi dan Non Prestasi. Dalam hal ini peneliti fokus pada beasiswa yang dikelola pihak AAK. Beasiswa yang diseleksi oleh AAK yaitu Bantuan Belajar Pendidikan (BBP), Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) [3]. Dalam melakukan seleksi pihak AAK berdasarkan pada kriteria yang telah ditentukan yaitu IPK, semester, keaktifan organisasi, gaji, dan tanggungan orang tua. Proses seleksi masih dilakukan secara manual tanpa ada sebuah sistem sehingga penilaian secara subyektif masih sering terjadi yang mengakibatkan sebuah putusan kurang efisien. Hal tersebut juga mengakibatkan penerima tidak tepat sesuai aturan yang ditentukan. Proses seleksi dilakukan dengan menggunakan MS Excel dengan melihat kriteria satu persatu apakah memenuhi atau tidak.

  Permasalahan ini termasuk dalam permasalahan semi terstruktur. Permasalahan semi terstruktur yaitu permasalahan yang menjembatani antara pemecah masalah dengan sistem [4]. Dalam menentukan penerima beasiswa baik AAK maupun pembantu rektor tidak hanya menggunakan prosedur yang digunakan namun juga terdapat beberapa kebijakan pembuat keputusan yang dapat mempengaruhi pengambilan keputusan sehingga dalam permalasahan ini diselesaikan dengan sebuah sistem pendukung keputusan.

  Selain itu permasalahan termasuk dalam multi-criteria

  

decision making (MCDM). MCDM membantu untuk yang telah disediakan [5]. MCDM diperkenalkan pada awal tahu 1970 sebagai bidang yang menjanjikan dan penting dalam penelitian. Sejak saat itu, jumlah kontribusi baik teori dan model yang digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan secara sistematis dan rasional dengan multi-kriteria terus meningkat dengan stabil [6]. Terdapat berbagai metode dalam MCDM salah satunya adalah AHP dan PROMETHEE [7].

  Metode AHP digunakan karena mampu menstruktur masalah kedalam sebuah hirarki berdasarkan kriteria sehingga struktur masalah dapat mengikat menjadi bagian terkecil. Kelemahan metode ini yaitu dapat terjadi penggantian nilai baik dan nilai buruk pada kriteria yang ada. Selain itu jumlah perbandingan berpasangan yang dibuat menjadi sangat besar, spesifiknya : n(n-1)/2 [8].

  Preference Ranking Organization Method of

Enrichment Evaluation (PROMETHEE) merupakan suatu

  metode penentuan urutan atau prioritas dalam analisis multikriteria. Dari prioritas yang ada digunakan penilaian dalam hubungan outranking [9]. PROMETHEE merupakan metode perangkingan yang paling efektif karena kesederhanaan, kejelasan, dan kestabilannya [9] Kekurangan dari metode ini yaitu pendefinisian nilai prefensi pembuat keputusan dalam kaitannya dengan kriteria yang dipertimbangkan. PROMETHEE tidak memiliki acuan yang jelas sebagai pedoman dalam pembobotan [10], hal tersebut dapat diasumsikan bahwa pembuat keputusan mampu membobotkan kriteria secara tepat karena tidak ada panduan yang jelas dalam menentukan bobot [8]. Hal tersebut akan diatasi dengan metode AHP yakni permasalahan akan distrukturisasi dengan menggunakan bobot tiap kriteria.

  Penelitian terkait sudah pernah dilakukan oleh Macharis, et al [8] dalam penelitiannya yang berjudul

  

PROMETHEE and AHP: The design of operational synergies

in multicriteria analysis. Strengthening PROMETHEE with

ideas of AHP . Dalam jurnal tersebut dibahas mengenai

  kelebihan dan kelemahan metode AHP dan Promethee dalam dilakukan oleh Turcksin, et al [10] yang berjudul A combined

  

AHP-PROMETHEE approach for selecting the most

appropriate policy scenario to stimulate a clean vehicle fleet.

  Didalam jurnal tersebut metode AHP digunakan untuk menentukan hirarki dan bobot tiap kriteria sedangkan PROMETHEE digunakan dalam melakukan perankingan. Jurnal diatas menjadi acuan utama dalam penelitian ini. Dalam tugas akhir ini kriteria pemilihan beasiswa mengacu pada

  IPK, pendapatan atau gaji, dan kriteria lainnya. Luaran dari tugas akhir ini yaitu berupa aplikasi berbasis web yang nantinya dapat digunakan oleh pihak AAK dalam menentukan penerima beasiswa.

  1.2 Perumusan Masalah

  Berdasarkan Permasalahan yang akan diselesaikan dalam tugas akhir ini bagaimana memberikan solusi untuk mengurangi tingkat subyektifitas pihak penyalur beasiswa serta memberikan rekomendasi penerima beasiswa yang tepat.

  1.3 Batasan Masalah

  Untuk menghasilkan pembahasan yang jelas dan terarah dalam pengerjaan tugas akhir ini, ada beberapa batasan masalah yang harus diperhatikan, yaitu sebagai berikut: 1.

  Kriteria yang digunakan dalam pembangunan sistem ini berdasarkan pada kriteria yang selama ini digunakan oleh pihak AAK yaitu IPK, semester, keaktifan organisasi, gaji, dan tanggungan orang tua.

  2. Beasiswa yang dipilih adalah PPA dan BBP.

  3. Beasiswa PPA dan BPP memiliki bobot yang sama.

1.4 Tujuan Penelitian

  Berdasarkan rumusan masalah yang telah dijelaskan sebelumnya, maka tujuan yang akan dicapai dalam tugas akhir ini adalah: 1.

  Menghasilkan suatu rekomendasi daftar penerima beasiswa bagi Perguruan Tinggi XYZ.

  2. Membangun Sistem Pendukung Keputusan penentuan penerima beasiswa dengan menggunakan metode AHP dan PROMETHEE.

1.5 Manfaat Penelitian

  Manfaat yang dapat diperoleh dari tugas akhir ini adalah:

  1. Menambah referensi penelitian dalam bidang Sistem Pendukung Keputusan khususnya tentang metode AHP dan PROMETHEE sehingga dapat digunakan sebagai penelitian selanjutnya.

  2. Hasil penelitian dapat memudahkan pihak AAK dalam melakukan seleksi beasiswa.

  3. Hasil penelitian dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam memilih penerima beasiswa secara efisien.

1.6 Relevansi

  Penelitian Tugas Akhir ini memiliki keterkaitan terhadap perkembangan penelitian yang dilakukan laboratorium Sistem Pengambilan Keputusan-Intelegensia Bisnis, yaitu AHP dan PROMETHEE. Adapun mata kuliah yang terkait dengan penelitian ini adalah Sistem Pendukung Keputusan dan Manajemen Rantai Pasok.

2. BAB II TINJAUAN PUSTAKA

  Pada bab ini, akan dijelaskan mengenai referensi yang berkaitan dengan tugas akhir ini. Terdiri dari penjelasan mengenai studi sebelumnya dan dasar teori.

2.1 Studi Sebelumnya

  Pada bagian ini, akan dijelaskan mengenai studi-studi sebelumnya yang terkait dan mendukung tugas akhir ini. Terdiri dari penjelasan mengenai hasil pada studi sebelumnya serta persamaan dan perbedaan studi sebelumnya dengan tugas akhir ini. Penjelasan mengenai studi sebelumnya ditunjukkan pada Tabel 2.1.

  

Tabel 2. 1 Studi Sebelumnya

No.

  Nama Peneliti dan Tahun Penelitian

  Judul Penelitian Penjelasan Hasil 1.

  C. Macharis et al.

  PROMETHEE and AHP: The design of operational synergies in multicriteria analysis. Strengthening PROMETHEE with ideas of AHP .

  Kelebihan dan Kelemahan AHP dan PROMETHEE dalam analisis multikriteria

  Kedua metode tersebut dapat digunakan untuk academik research dengan mempertimbangkan kelemahan dan kelebihan masing- masing metode.

  2. Laurence Turcksin et al.

  A combined AHP- PROMETHEE approach for selecting the most appropriate policy scenario to stimulate a clean vehicle

  Metode AHP dan PROMETHEE digunakan dalam menentukan kebijakan yang paling sesuai untuk menstimulir armada kendaraan yang bersih dengan kriteria efektifitas

  Dengan mengkombinasikan metode AHP dan PROMETHEE didapatkan urutan prioratas kebijakan scenario yang sesuai untuk menstimulir armada kendaraan yang Nama Peneliti No. Judul Penelitian Penjelasan Hasil dan Tahun

  Penelitian

  pada mobilitas, dan urutan skenario kemungkinan yang progressif, baseline, terjadi dengan dan realistic. alternatif scenario kebijakan baseline,

  realistic, dan progressive.

  Metode Dari pehitungan PROMETHEE yang dilakukan digunakan dalam konsep dua menentukan merupakan konsep pemilihan konsep yang akan

  S. Vinodh PROMETHEE yang berkelanjutan diimplementasikan dan R. based untuk meningkatkan dalam organisasi

  3. Jeya sustainable kesadaran berdasarkan

  16 Girubha concept selection lingkungan akibat kriteria yang dampak ekonomi ditentukan. global dengan alternatif konsep 1. Konsep 2, dan konsep 3.

2.2 Dasar Teori

  Pada bagian ini, akan dijelaskan mengenai teori-teori yang digunakan sebagai pendukung dan pedoman dalam pengerjaan tugas akhir ini. Terdiri dari penjelasan mengenai beasiswa perguruan tinggi XYZ, aturan seleksi penerimaan beasiswa perguruan tinggi XYZ, Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hirarchy Process (AHP), PROMETHEE.

2.2.1 Beasiswa Perguruan Tinggi XYZ

  Perguruan Tinggi XYZ merupakan salah satu perguruan tinggi swasta di Surabaya yang memiliki ribuan mahasiswa. Perguruan tinggi ini telah berdiri sejak tahun 1983 yang berfokus pada bisnis dan teknologi. Pemberian beasiswa merupakan salah satu program yang diberikan oleh institusi baik pemerintah maupun institut sendiri dalam meningkatkan yang berprestasi yang sedang dalam keterbatasan finansial atau tidak. Pendidikan merupakan salah satu upaya untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan bangsa dalam mewujudkan masa depan yang lebih baik. Lebih dari itu, pendidikan merupakan investasi jangka panjang yang akan menyangga eksistensi sebuah bangsa [11].

  Beasiswa pada Perguruan Tinggi XYZ dikelompokkan menjadi dua hal yaitu beasiswa yang dikelola pihak AAK dan penyelenggara besiswa itu sendiri. Beasiswa yang diseleksi oleh AAK yaitu Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dan Bantuan Belajar Pendidikan (BBP). Beasiswa yang diberikan oleh Perguruan Tinggi XYZ yang ditangani langsung oleh Pembantu Ketua II Bidang Sumber Daya yaitu Beasiswa Prestasi dan Non Prestasi. Semua persyaratan yang diajukan oleh pemohon akan ditangani oleh bagian AAK kemudian akan diberikan kepada Pembantu Ketua II Bidang Sumber Daya. [3]. Proses seleksi masih dilakukan secara manual tanpa ada sebuah sistem sehingga penilaian secara subyektif masih sering terjadi yang mengakibatkan sebuah putusan kurang efektif dan efisien. Proses seleksi dilakukan dengan menggunakan MS Excel dengan melihat kriteria satu persatu apakah memenuhi atau tidak yang mengakibatkan pihak AAK mengalami kesulitan karena banyaknya pemohon beasiswa, sedikitnya kuota, dan kriteria yang digunakan sehingga dibutuhkan sebuah sistem penentuan penerima beasiswa dengan menggunakan metode AHP dan PROMETHEE.

  Penentuan beasiswa PPA dan BPP didasarkan pada kriteria yang telah ditentukan yaitu IPK, semester, keaktifan organisasi, gaji, dan tanggungan orang tua. Berikut merupakan ketentuan dalam mengajukan beasiswa PPA dan BBP secara umum : a.

  Jenjang S1/ Diploma IV minimal semester 2 dan maksimal semester 8 (belum dinyatakan lulus pada tahun 2015) b. Jenjang Diploma III minimal semester 2 dan maksimal semester 6 (belum dinyatakan lulus pada tahun 2015) c.

  Fotokopi Kartu Tanda Mahasiswa (KTM) 4 lembar (dibelakang diberi nomor hp yang bisa dihubungi).

  Surat Rekomendasi dari Kaprodi tiap Jurusan. Berikut syarat khusus dari kedua beasiswa tersebut :

Tabel 2.3 menunjukkan aturan yang digunakan dalam melakukan seleksi penerimaan beasiswa.

  4. Fotokopi piagam atau bukti prestasi ko- kulikuler dan atau ekstrakulikuler masing- masing 1 lembar

  3. Surat keterangan kurang mampu atau layak mendapat bantuan yang dikeluarkan oleh Lurah atau Kepala Desa.

  IPK min 2,50 yang dilegalisir 2 lembar

  1. Untuk mahasiswa S1/DIV dan DIII 2. Fotokopi transkrip nilai

  Untuk mahasiswa S1/DIV dan DIII 2. Fotokopi transkrip nilai min. IPK 3,00 yang dilegalisir 2 lembar 3. Surat keterangan penghasilan orang tua yang disahkan oleh yang berwenang (bagai pegawai negeri disahkan oleh bagian keuangan, dan yang bukan pegawai negeri atau swasta disahkan oleh lurah atau kepala desa)

  

Tabel 2. 2 Persyaratan Beasiswa PPA dan BPP

Beasiswa PPA Beasiswa BBP 1.

  h.

  d.

  Surat pernyataan tidak sedang menerima beasiswa dari sumber lain disahkan oleh Kabag. Kemahasiswaa.

  g.

  Fotokopi Kartu Keluarga (KK) 2 lembar.

  f.

  Fotokopi surat keterangan aktif 2 lembar.

  e.

  Fotokopi atau cetakan Kartu Rencana Studi (KRS) 1 lembar.

2.2.2 Aturan Seleksi Penerimaan Beasiswa Perguruan Tinggi XYZ

  

Tabel 2. 3 Aturan Seleki Penerimaan Beasiswa

Beasiswa PPA Beasiswa BBP

  1. sebagai 1. sebagai Terdaftar Terdaftar mahasiswa aktif mahasiswa aktif

  Perguruan Tinggi XYZ. Perguruan Tinggi XYZ.

  2.

  2. Nilain min IPK 3,00. Nilai min IPK diatas 3. 2,50. Aktif mengikuti kegiatan diluar akademik

  3. mengikuti Aktif minimum 1 kali. kegiatan diluar

  4. akademik minimum 1 Kuota 50 orang yang dinyatakan layak kali. menerima beasiswa . 4. surat

  Terdapat 5. prestasi keterangan kurang

  Memiliki minimum satu kali. mampu 5. prestasi

  Memiliki minimum satu kali.

  6. Kuota sebesar 50 orang yang dinyatakan layak menerima beasiswa.

2.2.3 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

  Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau

  

Decision Support Systems (DSS) pertama kali dikenalkan oleh

  Michael S. Scott Morton pada tahun 1970-an dengan istilah

  

Management Decision System. Mc Leod mendefinisikan

  sistem pendukung keputusan merupakan sistem penghasil informasi yang ditujukan pada suatu masalah yang harus dibuat oleh manajer [12]. Turban mendefinisikan SPK sebagai sebuah sistem komputer berbasis informasi interaktif,

  

fleksibel , dan mudah beradaptasi, terutama dikembangkan

  untuk mendukung solusi dari masalah manajemen non- terstruktur untuk meningkatkan pengambilan keputusan [13].

  Menurut (Litlle, 1999) sistem pendukung keputusan merupakan suatu system informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data atau model. Secara lengkap Mc Leod [12] mendefinisikan SPK sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung manajer atau pihak pengambil keputusan dalam membuat keputusan dalam memecahkan masalah pada berbagai tingkatan.

  2.2.3.1 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan

  Menurut Mc Leod [12], tujuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memiliki tiga tujuan yang harus dicapai, yakni : a.

  Membantu manajer dalam mengambil keputusan guna memecahkan masalah semi terstruktur.

  b.

  Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya.

  c.

  Meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan manajer daripada efisiensinya.

  2.2.3.2 Komponen Sistem Pendukung Keputusan

  Dalam membangun sebuah sistem pendukung keputusan dibutuhkan sebuah komponen sebagai berikut [13] : a.

  Data Management Komponen data manajemen meliputi database yang mengandung data yang relevan dengan kondisi yang ada dan dikelola oleh sebuah sistem yang disebut database managemengt system (DBMS) .

  b.

  Model Management Manajemen model merupakan sebuah paket perangkat lunak yang didalamnya berisi model-model finansial, statistikal, management science, atau analitis, dan management software yang diperlukan.

  c.

  Knowledge Management Manajemen pengetahuan merupakan sebuah komponen atau subsistem yang dapat mendukung subsitem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri (independent). d.

  User Interface Komponen antarmuka pengguna merupakan sebuah media tempat komunikasi antara pengguna dan sistem.

  e.

  User Dalam komponen ini terdapat pengguna, manajer, dan pengambil keputusan.

  

2.2.3.3 Pembuatan Sistem Pendukung

Tahapan Keputusan

  Sebelum melakukan rancang bangun sistem pendukung keputusan terdapat beberapa tahapan yang harus diperhatikan [13], yang diharapkan dapat menghasilkan alternatif informasi sebagai dasar pengambilan keputusan. Tahapan tersebut antara lain sebagai berikut : a.

  Intellegence Phase Merupakan fase dimana akan dilakukan pengamatan secara langsug terhadap masalah yang akan dihadapi pada suatu organisasi yang terdiri dari pencarian, pendeteksian, serta proses pengenalan masalah. Dalam hal ini akan ditentukan juga tujuan organisasi yang akan menjadi acuan dalam pembuatan sistem pendukung keputusan.

  b.

  Design Phase Merupakan fase perancangan atau design pemikiran yang mengacu pada hasil dari tahap intelligence. Pada tahap ini akan diperoleh rencana alternatif maupun perancangan model. Serta dilakukan analisa terhadap alternatif tindakan yang dapat dilakukan.

  c.

  Choice Phase Merupakan fase pemilihan alternatif dari beberapa alternatif potensial yang telah ditentukan pada fase kedua. Hasil pemilihan tersebut kemudian akan diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan. Pada fase ini juga akan dilakukan analisa terhadap model yang sudah dipilih. d.

  Implementation Phase Fase dimana merupakan pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Hasil dari pemilihan alternatif akan digunakan sebagai acuan dalam menyelesaikan masalah. Pada fase ini perlu disusun serangkaian tindakan yang terencana, sehingga hasil keputusan dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan perbaikan-perbaikan.

2.2.3.4 Pengambilan Keputusan

  Dalam melakukan pengambilan keputusan seorang manager menggunakan kemampuan, pengalaman, ilmu, dan instuisi yang dimilikinya dalam menyelesaikan masalah sehingga proses pengambilan keputusan dikatakan tidak terstruktur. Sistem komputer digunakan dalam menyelesaikan masalah dengan menggunakan metodologi tertentu sehingga pengambilan keputusannya terstruktur dan sistematis. Sistem Pendukung Keputusan digunakan untuk menjembatani antara komputer dan manager dalam menyelesaikan masalah. McLeod & Schell [4] membagi struktur masalah menjadi tiga bagian yaitu permalahan semi-terstruktur, terstruktur, dan tidak terstruktur yang dilukiskan dalam Gambar 2.1 :

  

Gambar 2. 1 Struktur Permasalahan (Mc Leod &Schell,2007)

2.2.4 Analytical Hirarchy Process (AHP)

  AHP (Analytical Hirarchy Process) dikembangkan berbagai alternatif dalam pemecahan suatu permasalahan.

  

Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan satu model

  yang fleksibel yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks, tidak terstruktur, strategik dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, serta mengatur variabel dalam suatu hirarki. Kemudian tingkat kepentingan variabel diberi nilai numerik secara subyektif berdasarkan tingkat kepentingannya kemudian dibandingkan dengan variabel lain. Dari berbagai pertimbangan tersebut kemudian dilakukan sintesa untuk menetapkan variabel yang memiliki prioritas tertinggi dan berperan untuk mempengaruhi hasil pada sistem tersebut [14]. Dalam metode AHP inputan berdasarkan persepsi manusia yang dianggap sebagai ekspert . Kriteria ekspert yaitu mengerti akan permasalahan yang terjadi, merasakan akibat suatu masalah atau punya kepentingan terhadap masalah tersebut. Selain itu dalam AHP diuji konsistensi penilaiannya. Bila terjadi penyimpangan yang terlalu jauh dari nilai konsistensi sempurna maka penilaian perlu diperbaiki atau hierarki harus distruktur ulang.

2.2.4.1 Prinsip-Prinsip AHP

  Metode AHP terbagi menjadi tiga prinsip yang harus dipahami sebagai berikut [8] : a.

  Pembuatan Hirarki (Contruction of hierachy) Masalah yang memiliki struktur kompleks akan dibagi menjadi bagian-bagian secara hirarki agar lebih jelas.

  Untuk mendapatkan hasil yang akurat akan dibagi terhadap unsur-unsur atau kriteria-kriteria hingga tidak dapat dibagi lagi, sehingga didapatkan beberapa persoalan yang akan dipecahkan. Pendefinisian tujuan dari yang umum sampai khusus, dimana tingkat paling atas adalah tujuan dan diikuti tingkat kriteria, subkriteria dan seterusnya ke bawah sampai pada tingkat yang paling bawah adalah tingkat alternatif. Penyusunan hirarki bertujuan untuk memudahkan pengambil keputusan dalam menganalisis dan menarik kesimpulan terhadap permasalahan. Untuk

  

Gambar 2. 2 Struktur Hirarki AHP

b.

  Menentukan Prioritas (Setting priority) Dalam menentukan prioritas akan dilakukan perbandingan berpasangan antar dua elemen pada tingkat yang sama.

  Kedua elemen tersebut dibandingkan dengan melihat tingkat preferensi antara elemen satu dengan elemen lainnya bersadarkan pada kriteria tertentu. Perbandingan tersebut dapat disajikan dalam bentuk matriks pairwise

  

comparisons yaitu matriks perbandingan berpasangan yang

  memuat tingkat preferensi beberapa alternatif untuk tiap kriteria. Misalkan kriteria A memiliki beberapa elemen di bawahnya, yaitu C1, C2, ..., Cn. Tabel 2.4 merupakan matriks perbandingan berpasangan berdasarkan kriteria C. Skala preferensi yang digunakan yaitu skala 1 yang mana menunjukkan tingkatan paling rendah (equal

  

importance ) sampai dengan skala 9 yang menunjukkan

  tingkatan yang paling tinggi (extreme importance) yang ditunjukkan pada Tabel 2.5 [14]. Setelah matriks perbandingan berpasangan terbentuk, tahap selanjutnya yaitu normalisasi matriks perbandingan berpasangan dengan tahapan sebagai berikut [15] : a.

  Jumlahkan nilai setiap kolom pada matriks perbandingan berpasangan.

  (1) ∑ b.

  Membagi setiap elemen matriks pada kolom dengan nilai total yang telah dihitung dengan persamaan 1 untuk menghasilkan normalisasi matriks.

  (2) [

  ]

  ∑ c.

  Membagi hasil jumlah normalisasi matriks dengan banyaknya kriteria.

  ∑

  (3) [

  ]

  Tabel 2. 4 Matriks Perbandingan Berpasangan AHP A C C C C _{1 2 … n} C ¹

  1 C ^{12 1n} … 

  C

  1 C ^{2 21  2n} …

   C … … … … …

  C C n1 C n2 _{n …}

  1 Tabel 2. 5 Skala Preferensi AHP

  Tingkat Definisi Penjelasan Kepentingan

  1 Sama Pentingnya Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar

  3 Sedikit lebih Pengalaman dan penting penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan dengan elemen

  Tingkat Definisi Penjelasan Kepentingan

  5 Lebih penting Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan elemen lainnya

  7 Jelas lebih Satu elemen yang penting kuat disokong dan dominan terlihat dalam praktek

  9 Mutlak sangat Bukti yang penting mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan. 2,4,6,8 Nilai-nilai antara Nilai ini diberikan dua nilai apabila ada dua pertimbangan- kompromi diantara pertimbangan dua pilihan yang berdekatan

  Kebalikan Jika untuk aktifitas ⁄ ke-i mendapat suatu angka bila dibandingkan dengan aktivitas ke-j, maka j mempunyai nilai kebalikannya.

  c.

  Konsistensi Logis (Logical Consistency) Konsistensi logis merupakan prinsip paling penting pada AHP. Hal ini dapat dicapai dengan mengagregasikan seluruh eigen vevtor yang diperoleh dari berbagai tingkatan hirarki dan diperoleh suatu vektor composite yang menghasilkan urutan pengambilan keputusan.

2.2.4.2 Konsistensi Matriks Perbandingan Berpasangan

  Dalam teori matriks dapat diketahui kesalahan kecil pada koefisien akan menyebabkan penyimpangan kecil pada eigenvalue. Jika A merupakan matriks perbandingan berpasangan yang konsisten, maka semua nilai eigen bernilai nol kecuali yang bernilai sama dengan n. Tetapi jika A adalah matriks tak konsisten, variasi kecil atas akan membuat nilai eigen terbesar selalu lebih besar atau sama dengan n yaitu ≥ n. Perbedaan antara dengan n dapat digunakan untuk meneliti tingkat ketidak konsistenan yang ada dalam A, dimana rata-ratanya dinyatakan sebagai berikut [14]:

  (4) Suatu matriks perbandingan berpasangan dinyatakan konsisten jika nilai consistency ratio (CR) ≤10%. Untuk mendapatkan nilai CR dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 2:

  (5)

  

Tabel 2. 6 Random Indeks skala 1-10

  N

  1

  2

  3

  4

  5

  6

  7

  8

  9

  10 R.I

  0.0

  0.0

  0.5

  0.9

  1.1

  1.2

  1.3

  1.4

  1.4

  1.49 .

  8

  2

  4

  2

  1

  5 Berikut merupakan tahapan dalam melakukan perhitungan konsistensi matriks [15]: a.

  Kalikan matriks perbandingan berpasangan dengan bobot dengan persamaan seperti berikut :

  [ ] [ ] [ ] (6) A merupakan nilai matriks perbandingan berpasangan, W merupakan bobot hasil normalisasi, dan Cv merupakan matriks hasil.

  b.

  Jumlahkan nilai matriks dari hasil perhitungan diatas lalu bagi dengan bobot seperti persamaan berikut : [ ]

  (7) [ ] [ ] c.

  Menghitung dengan mencari rata-rata dari nilai konsistensi menggunakan persamaan berikut : (8)

  ∑ d. Menghitung CI dan CR dengan menggunakan persamaan 4 dan 5.

2.2.5 Preference Rankings Organisations Enrichment

  Evaluation (PROMETHEE)

  PROMETHEE pertama kali dikenalkan oleh Brans yang kemudian dikembangkan oleh Brans & Mareschal [9] merupakan metode agregasi parsial atau disebut juga metode

  

outrankings . Metode ini digunakan untuk menentukan

  prioritas dalam analisis multikriteria. PROMETHEE mempunyai kemampuan untuk menangani banyak perbandingan, pembuat keputusan hanya mendefinisikan skala ukurannya sendiri tanpa batasan, untuk mengindikasi prioritasnya dan preferensi untuk setiap kriteria, dengan memusatkan pada nilai (value) tanpa memikirkan tentang yaitu PROMETHEE I dan PROMETHEE II. Pada PROMETHEE I akan dilakukan perankingan sebagian dan pada PROMETHEE II akan dilakukan perangkingan seluruhnya berdasarkan beberapa alternatif.

  

2.2.5.1 Hubungan Outrangking Dalam

Nilai PROMETHEE

  Nilai f merupakan nilai nyata dan suatu kriteria dengan persamaan : f : K →ℜ Untuk setiap alternatif ∈ K, fungsi merupakan evaluasi dan alternatif tersebut untuk suatu kriteria. Pada saat dua alternatif dibandingkan

  ,b ∈ K, harus dapat ditentukan perbandingan preferensinya. Intensitas (P) dan preferensi alternatif terhadap alternatif sedemikian rupa sehingga: a.

  P , artinya tidak ada beda antara dan , atau tidak ada preferensi A lebih baik dari B.

  b.

  P , artinya lemah, preferensi dari lebih baik dari .

  c.

  P , artinya kuat, preferensi dari lebih baik dari b.

  d.

  P , artinya mutlak preferensi dari lebih baik dari . Metode ini, fungsi preferensi seringkali menghasilkan nilai fungsi yang berbeda antara dua evaluasi, sehingga :

  P (9)

  P { }

2.2.5.2 Rekomendasi Fungsi Preferensi

  Menurut (Brans, Vinckle, & Mareschal, 1986), terdapat 6 tipe dari kriteria umum yang dapat digunakan dalam

  

outranking. Untuk memberikan gambaran yang baik terhadap

  area yang tidak sama, digunakan fungsi selisih nilai kriteria antar alternatif P(x) dimana hal ini mempunyai hubungan langsung pada fungsi preferensi P:

  (10) { Enam bentuk fungsi preferensi kriteria tersebut yaitu kriteria biasa (usual criterion), kriteria Quasi (Quasi

  

criterion ), kriteria dengan preferensi linier (U-shape

criterion ), kriteria level (level criterion), kriteria dengan

  preferensi linier dan area yang tidak berbeda (V-shape

  

criterion ), kriteria Gaussian (Gaussian criterion) yang akan

  dibahas lebih detail seperti berikut : a.

  Kriteria Biasa (Usual Criterion) {

  (11) Fungsi P pada akan bernilai 0 jika dan bernilai 1 jika

  . Nilai diperoleh dari persamaan P P { } b.

  Kriteria Quasi (U-shape) {

  (12) Pembuat keputusan harus menentukan nilai q, dimana nilai ini akan memberikan pengaruh yang signifikan dari sutau kriteria. Fungsi preferensi ditunjukkan pada Gambar 2.4.

  1 P

  Gambar 2. 3 Kriteria Biasa (Usual Criterion)

  P

  1 a

  Gambar 2. 4 Kriteria Quasi (U-Shape)

  \a c. Kriteria dengan Preference Linear

  (13) { ⁄

  Kriteria ini menggunakan satu threshold atau kecenderungan yang sudah ditentukan, dalam hal ini threshold adalah

  preference . Preferensi ini dilambangkan dengan

  , dan nilai preferensi harus diatas 0 (Nol). Kriteria ini menjelaskan bahwa selama nilai selisih memiliki nilai yang lebih rendah dari

  , maka nilai preferensi dari pembuat keputusan meningkat secara linier dengan nilai

  , jika nilai lebih besar dibandingkan dengan nilai maka terjadi preferensi mutlak.

  Fungsi untuk preferensi terlihat pada Gambar 2.5: P

  1 a

  

Gambar 2. 5 Kriteria dengan Preferensi Linier d.

  Kriteria Level (Level Criterion) (14)

  { ⁄ Tipe ini menggunakan indifference threshold ( dan ditambahkan satu threshold lagi yaitu preferensi ( . Nilai indifference dan preferensi harus diatas 0 (Nol) dan nilai indifference harus di bawah nilai preferensi. Jika berada diantara dan , maka preferensi lemah . Dan jika lebih besar atau sama dengan nilai maka terjadi preferensi mutlak

  . P

  1 1/2 a

  Gambar 2. 6 Kriteria Level

  \a e. Kriteria dengan Preference Linear dan Indeference Area

  (Linear Shape)

  (15) {

  Pengambilan keputusan mempertimbangkan peningkatan preferensi secara linier dari indeferen hingga preferensi mutlak d antara dua kecenderungan dan .

  P

  1 a

  Gambar 2. 7 Kriteria dengan Preferensi Linier dan Indeference Area

  \a f. Kriteria Gaussian

  (16) {

  ⁄ {( ) }

  Pengambil keputusan harus menentukan nilai yang didapatkan melalui distribusi normal dalam statistik atau standart deviasi. Fungsi ini tidak memiliki diskontinuitas hasil yang stabil.

  P

  1 a

  

Gambar 2. 8 Kriteria Gaussian

  \a

2.2.5.3 PROMETHEE I

  Dalam PROMETHEE akan dilakukan dua perhitungan yaitu dengan indeks preferensi multikriteria dan outrankings

  

flow . Nilai deviasi sangat dipertimbangkan pada proses

  evaluasi dua alternatif pada tiap kriteria. Jika nilai deviasi besar maka akan digunakan sebagai alternative terbaik. Jika kriteria dimaksimumkan maka akan digunakan persamaan preferensi berikut : [ ] ∈ (17)

  Variabel merupakan perbedaan antara evaluasi a dan b pada masing-masing kriteria. Sedangkan ketika kriteria diminimalkan makan akan digunakan persamaan preferensi berikut :

  (18) [ ] ∈

  Indeks preferensi merupakan intensitas preferensi pembuat keputusan yang menyatakan bahwa alternatif a lebih baik dari pada b atas semua kriteria. Nilai preferensi diantara 0 dan 1. seperti persamaan berikut:

  ∑ ∈ (19) Dimana w j : bobot untuk kriteria f j (.) dimana dan w j > 0. ∑

  ≈ 0, menunjukkan preferensi yang lemah untuk alternatif x lebih dari alternatif y berdasarkan semua kriteria. Sedangkan

  ≈ 1, menunjukkan preferensi yang kuat untuk alternatif x lebih dari alternatif y untuk semua kriteria. Indeks preferensi digunakan untuk menghitung nilai hubungan outranking pada sejumlah kriteria dari masing-masing alternatif. Berikut merupakan persamaan positif dan negative outrankings flow : Positif Outrankings flow

  (20) ∑

  Dimana menunjukkan alternatif x lebih baik daripada alternatif a. Negatif outrankings flow (21)

  ∑ Dimana menunjukkan alternatif a lebih baik daripada alternatif x. Perankingan sebagian pada PROMETHEE I diperoleh dari negatif dan positif outrankings flow .

  2.2.5.4 PROMETHEE II

  PROMETHEE

  II menunjukkan perankingan seluruhnya dari beberapa alternatif. Net outrankings flow didefinisikan sebagai positif dan negatif outrankings flow seperti persamaan berikut :

  (22)

  2.2.5.5 Prototyping Model

  Merupakan sebuah metode pengembangan perangkat lunak yang memungkinkan pengembang dan pengguna berinteraksi selama proses pembuatan sistem. Menurut Roger S [16] pendekatan prototyping sangat cocok digunakan untuk sistem atau perangkat lunak yang dibangun mengikuti kebutuhan pengguna. Evolusi prototyping yaitu ditandai dengan proses berulang dimana kebutuhan yang dipahami akan diimplementasikan terlebih dahulu, setelah diimplementasikan pengembang beralih pada kebutuhan yang belum terdefinisi dengan jelas. Gambar 2.9 merupakan tahapan prototyping.

  Perencanaan _{Pemodelan desain dan Komunikasi Pengujian} Pembuatan _Prototype dan Evaluasi Gambar 2. 9 Tahapan Prototyping (Roger S, 2010)

  Berikut merupakan tahapan prototyping : 1.

  Komunikasi Dalam tahap ini akan dilakukan analisis terhadap kebutuhan perangkat lunak yang akan dibangun dengan cara mempelajari permasalahan yang dihadapi oleh user, sehingga sesuai dengan keinginan, kebutuhan, dan permintaan user.

2. Perencanaan dan Pemodelan Design

  Pada tahap ini akan dilakukan perencanaan prototype dan pemodelan design terhadap kebutuhan-kebutuhan yang telah didefinisikan pada tahap komunikasi ke model presentasi perangkat lunak dengan kata lain pemecahan solusi dari permasalahan. Design berfokus pada pengguna akhir misalnya terkait dengan antar muka sistem.

3. Pembuatan Prototype

  Merupakan tahapan yang berkaitan dengan pembuatan

  prototype perangkat lunak, bahasa pemograman,

  spesifikasi perangkat lunak dan perangkat keras yang akan digunakan. Dalam tahap ini perancangan yang telah dibuat akan ditranformasikan kedalam instruksi-

4. Pengujian dan Evaluasi

  Tahap ini dikenal dengan uji verifikasi dan validasi terhadap prototipe perangkat lunak yang telah dibuat kepada pengguna apakah sudah memenuhi tujuan sesuai dengan kebutuhan pengguna dan sesuai dengan perancangan yang dibuat. Setelah itu akan dilakukan evaluasi terhadap sistem.